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Enregistrement W7132885592

(Social) Pooling in Service, Capacity, and Demand

2023· dissertation· W7132885592 sur OpenAlexaff
Setareh Farajollahzadeh

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSharing Economy and Platforms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoolingPopularityIntuitionFlexibility (engineering)Shared resourceSharing economySocial network (sociolinguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This manuscript examines three operational problems in pooling resources and productions in distinct contexts. Firstly, we delve into pooling restroom units as a response to the prevalent issue of potty imparity. The inequitable restroom access has mainly affected women and LGBTQ+ people in recent years. The proposal of converting gender-segregated restrooms into all-unisex restrooms might seem convincing due to the pooling of resources, ensuring fairness by having everyone wait in the same line. However, through an analytical framework that considers factors like wait time, users' gender identities, safety concerns in how users choose which restroom to join, and various fairness criteria, including totalitarian efficiency, Rawlsian, and distributive fairness, we illustrate that this intuition does not hold. Furthermore, we demonstrate that a more efficient and equitable solution involves converting some men's restrooms into unisex facilities, combining all three types of restrooms. This showcases that a certain level of flexibility outperforms a fully flexible system. Secondly, we investigate the decentralized pooling of resources within a social network inspired by platforms that facilitate sharing items like leftover food and idle tools. These platforms have recently gained popularity because it is perceived that they can reduce waste by allowing people to rely on borrowing items from their sharing network rather than owning all items. We construct a model of newsvendors over a social network to explore this concept. Newsvendors have limited information about the network structure and only know their number of connections, i.e., degree. We model sharing activity among newsvendors based on the amount and frequency of exchanging leftover items after they satisfy their own demand. We define two types of social networks: acquaintance networks and friendship networks. Our analysis showcases the degree of free-riding among newsvendors based on their network degree for these two types of social networks. Additionally, we examine the impact of sharing network expansion on these platforms. Interestingly, we show that as the sharing network becomes more connected, the overall stocking levels of newsvendors increase in a friendship network for certain types of products. Lastly, we tackle the demand estimation challenge using sales data from companies selling product bundles. Classic methods without considering the bundle promotion, such as customer choice models, can not solve this problem because they assume customer valuation independence. Our study employs a utility model for customer choices and aims to identify a joint demand distribution that optimally aligns with sales data. The Expectation-Maximization algorithm is employed to recover the estimation parameters. We demonstrate the conditions under which the problem is identifiable and establish the algorithm's convergence rate. We then assess the algorithm's effectiveness using a JD.com dataset, highlighting the efficacy of our approach.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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